როგორ ცვლის წყლის ხარისხის ჭკვიანი მონიტორინგი სოფლის მეურნეობის მომავალს - აკვაპონიკის სასწაულის შიგნიდან მიმოხილვა

ჩუმი სასოფლო-სამეურნეო ტრანსფორმაცია

აზიაში, მოწინავე სასოფლო-სამეურნეო დემონსტრაციულ ზონაში, თანამედროვე შენობაში, სოფლის მეურნეობის რევოლუცია მშვიდად მიმდინარეობს. ვერტიკალურ ფერმაში, სალათის ფურცლები, ისპანახი და მწვანილი ფენებად იზრდება ცხრა მეტრის სიმაღლის სათესლე კოშკებზე, ხოლო ტილაპია მშვიდად ცურავს წყლის ავზებში. აქ არ არის ნიადაგი, არ არის ტრადიციული განოყიერება, მაგრამ თევზსა ​​და ბოსტნეულს შორის იდეალური სიმბიოზი მიიღწევა. ამის უკან საიდუმლო იარაღი არის დახვეწილი წყლის ხარისხის მონიტორინგის სისტემა - ინტელექტუალური აკვაპონიკის მონიტორინგის პლატფორმა - ისეთივე რთული, როგორც სამეცნიერო ფანტასტიკის ფილმიდან.

„ტრადიციული აკვაპონიკა გამოცდილებასა და ვარაუდებს ეყრდნობა; ჩვენ კი მონაცემებს ვეყრდნობით“, - თქვა ფერმის ტექნიკურმა დირექტორმა და მართვის ცენტრის დიდ ეკრანზე ციმციმებულ ციფრებზე მიუთითა. „თითოეული პარამეტრის უკან სენსორების ნაკრებია, რომელიც ამ ეკოსისტემის ბალანსს 24/7 იცავს“.

1: სისტემის „ციფრული შეგრძნებები“ – მრავალსენსორული ქსელის არქიტექტურა

გახსნილი ჟანგბადის სენსორი: ეკოსისტემის „პულსის მონიტორი“

აკვაკულტურის ავზების ძირში განუწყვეტლივ მუშაობს ოპტიკური გახსნილი ჟანგბადის სენსორების ნაკრები. ტრადიციული ელექტროდებზე დაფუძნებული სენსორებისგან განსხვავებით, ფლუორესცენციის ჩაქრობის ტექნოლოგიის გამოყენებით ამ ზონდებს იშვიათი კალიბრაცია სჭირდებათ და მონაცემებს ცენტრალურ მართვის სისტემაში ყოველ 30 წამში აგზავნიან.

„გახსნილი ჟანგბადი ჩვენი მონიტორინგის მთავარი ინდიკატორია“, - განმარტა ტექნიკურმა ექსპერტმა. „როდესაც მნიშვნელობა 5 მგ/ლ-ზე დაბლა ეცემა, სისტემა ავტომატურად იწყებს ეტაპობრივ რეაგირებას: ჯერ აერაციის გაზრდა, შემდეგ კი კვების შემცირება, თუ 15 წუთის განმავლობაში გაუმჯობესება არ არის, და ამავდროულად, ადმინისტრატორის ტელეფონზე მეორადი შეტყობინების გაგზავნა“.

pH-ისა და ORP-ის კომბინირებული სენსორი: წყლის გარემოს „მჟავა-ტუტოვანი ბალანსის ოსტატი“

სისტემა იყენებს ინოვაციურ pH-ORP (ჟანგვა-აღდგენის პოტენციალი) ინტეგრირებულ სენსორს, რომელსაც შეუძლია ერთდროულად აკონტროლოს მჟავიანობა/ტუტეობა და წყლის რედოქს მდგომარეობა. ტრადიციულ აკვაპონიკურ სისტემებში pH-ის რყევები ხშირად არაეფექტურს ხდის ისეთ მიკროელემენტებს, როგორიცაა რკინა და ფოსფორი, მაშინ როდესაც ORP-ის მნიშვნელობა პირდაპირ ასახავს წყლის „თვითწმენდის უნარს“.

„ჩვენ აღმოვაჩინეთ მნიშვნელოვანი კორელაცია pH-სა და ORP-ს შორის“, - გააზიარა ტექნიკურმა გუნდმა. „როდესაც ORP-ის მნიშვნელობა 250-350 mV-ს შორისაა, ნიტრიფიკატორი ბაქტერიების აქტივობა ოპტიმალურია. მაშინაც კი, თუ pH ამ პერიოდში ოდნავ მერყეობს, სისტემას შეუძლია თვითრეგულირება. ამ აღმოჩენამ დაგვეხმარა pH-ის რეგულატორების გამოყენების 30%-ით შემცირებაში.“

ამიაკი-ნიტრიტი-ნიტრატის სამმაგი მონიტორინგი: აზოტის ციკლის „სრული პროცესის ტრეკერი“

სისტემის ყველაზე ინოვაციური ნაწილია სამსაფეხურიანი აზოტის ნაერთების მონიტორინგის მოდული. ულტრაიისფერი შთანთქმისა და იონ-სელექციური ელექტროდის მეთოდების კომბინაციით, მას შეუძლია ერთდროულად გაზომოს ამიაკის, ნიტრიტისა და ნიტრატის კონცენტრაციები, რითაც რეალურ დროში ასახავს აზოტის გარდაქმნის სრულ პროცესს.

„ტრადიციული მეთოდები მოითხოვს სამი პარამეტრის ცალ-ცალკე ტესტირებას, მაშინ როცა ჩვენ სინქრონულ რეალურ დროში მონიტორინგს მივაღწევთ“, - მონაცემების მრუდით აჩვენა სენსორების ინჟინერმა. „შეხედეთ შესაბამის ურთიერთობას ამიაკის კლებად მრუდსა და ნიტრატის მზარდ მრუდს შორის - ეს ნათლად აჩვენებს ნიტრიფიკაციის პროცესის ეფექტურობას“.

ტემპერატურის კომპენსაციის სენსორით გამტარობა: საკვები ნივთიერებების მიწოდების „ინტელექტუალური დისპეტჩერი“

ტემპერატურის გამტარობის გაზომვაზე გავლენის გათვალისწინებით, სისტემა იყენებს გამტარობის სენსორს ავტომატური ტემპერატურის კომპენსაციით, რათა უზრუნველყოს საკვები ხსნარის კონცენტრაციის ზუსტი ასახვა წყლის სხვადასხვა ტემპერატურაზე.

„ჩვენი სათესი კოშკის სხვადასხვა სიმაღლეს შორის ტემპერატურულმა სხვაობამ შეიძლება 3°C-ს მიაღწიოს“, - თქვა ტექნიკურმა ხელმძღვანელმა და ვერტიკალური მეურნეობის მოდელზე მიუთითა. „ტემპერატურის კომპენსაციის გარეშე, საკვები ხსნარის მაჩვენებლებს ქვედა და ზედა ნაწილში მნიშვნელოვანი შეცდომები ექნებოდა, რაც არათანაბარ განოყიერებას გამოიწვევდა“.

2: მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები - ინტელექტუალური რეაგირების მექანიზმების პრაქტიკული გამოყენება

შემთხვევა 1: ამიაკის პრევენციული მართვა

სისტემამ ერთხელ, დილის 3 საათზე, ამიაკის კონცენტრაციის ანომალიური მატება დააფიქსირა. ისტორიული მონაცემების შედარებით, სისტემამ დაადგინა, რომ ეს არ იყო კვების შემდგომი ნორმალური რყევა, არამედ ფილტრის დარღვევა. ავტომატური მართვის სისტემამ დაუყოვნებლივ დაიწყო საგანგებო პროტოკოლების გამოყენება: აერაციის 50%-ით გაზრდა, სარეზერვო ბიოფილტრის გააქტიურება და საკვების მოცულობის შემცირება. დილით მენეჯმენტის მისვლისას, სისტემას უკვე ავტონომიურად ჰქონდა დამუშავებული პოტენციური გაუმართაობა, რითაც თავიდან აიცილა თევზის შესაძლო მასშტაბური სიკვდილიანობა.

„ტრადიციული მეთოდებით, ასეთი პრობლემა მხოლოდ დილით შეინიშნებოდა, როდესაც მკვდარი თევზები ჩანდნენ“, - გაიფიქრა ტექნიკურმა დირექტორმა. „სენსორულმა სისტემამ 6-საათიანი გამაფრთხილებელი ფანჯარა მოგვცა“.

შემთხვევა 2: საკვები ნივთიერებების ზუსტი რეგულირება

გამტარობის სენსორის მონიტორინგის მეშვეობით, სისტემამ სალათის ფურცლებში საკვები ნივთიერებების დეფიციტის ნიშნები აღმოაჩინა დარგვის კოშკის ზედა ნაწილში. ნიტრატის მონაცემებისა და მცენარის ზრდის კამერის გამოსახულების ანალიზის გაერთიანებით, სისტემამ ავტომატურად დაარეგულირა საკვები ნივთიერებების ხსნარის ფორმულა, კერძოდ, გაზარდა კალიუმის და მიკროელემენტების მიწოდება.

„შედეგები გასაკვირი იყო“, - თქვა ფერმერული მეურნეობის მცენარეთა მეცნიერმა. „არა მხოლოდ დეფიციტის სიმპტომი გაქრა, არამედ სალათის ფურცლების ამ პარტიამ მოსალოდნელზე 22%-ით მეტი მოსავალი გამოიღო, C ვიტამინის უფრო მაღალი შემცველობით“.

შემთხვევა 3: ენერგოეფექტურობის ოპტიმიზაცია

გახსნილი ჟანგბადის მონაცემების ანალიზით, სისტემამ აღმოაჩინა, რომ ღამით თევზის მიერ ჟანგბადის მოხმარება მოსალოდნელზე 30%-ით დაბალი იყო. ამ აღმოჩენის საფუძველზე, გუნდმა შეცვალა აერაციის სისტემის მუშაობის სტრატეგია, შეამცირა აერაციის ინტენსივობა შუაღამის დროიდან დილის 5 საათამდე, რითაც მხოლოდ ამ ღონისძიებით წელიწადში დაახლოებით 15 000 კვტ/სთ ელექტროენერგია დაიზოგა.

3: ტექნოლოგიური მიღწევები – სენსორული ინოვაციების მეცნიერება

დაბინძურების საწინააღმდეგო ოპტიკური სენსორის დიზაინი

წყლის გარემოში სენსორების ყველაზე დიდი გამოწვევა ბიოდაბინძურებაა. ტექნიკურმა გუნდმა კვლევისა და განვითარების ინსტიტუტებთან ითანამშრომლა თვითწმენდადი ოპტიკური ფანჯრის დიზაინის შესაქმნელად. სენსორის ზედაპირი იყენებს სპეციალურ ჰიდროფობულ ნანო-საფარს და ყოველ 8 საათში ერთხელ გადის ავტომატურ ულტრაბგერით გაწმენდას, რაც სენსორის მოვლის ციკლს ტრადიციული ყოველკვირეულიდან კვარტალურამდე ახანგრძლივებს.

Edge Computing და მონაცემთა შეკუმშვა

ფერმის ქსელური გარემოს გათვალისწინებით, სისტემამ გამოიყენა Edge Computing არქიტექტურა. თითოეულ სენსორულ კვანძს აქვს წინასწარი მონაცემების დამუშავების შესაძლებლობა, ღრუბელში მხოლოდ ანომალიების მონაცემების და ტენდენციების ანალიზის შედეგების ატვირთვით, რაც მონაცემთა გადაცემის მოცულობას 90%-ით ამცირებს.

„ჩვენ ვამუშავებთ „ღირებულ მონაცემებს“ და არა „ყველა მონაცემს“, - განმარტა IT არქიტექტორმა. „სენსორული კვანძები განსაზღვრავენ, თუ რომელი მონაცემების ატვირთვა ღირს და რომელი შეიძლება დამუშავდეს ადგილობრივად“.

მრავალსენსორული მონაცემთა შერწყმის ალგორითმი

სისტემის უდიდესი ტექნოლოგიური გარღვევა მის მრავალპარამეტრიან კორელაციის ანალიზის ალგორითმშია. მანქანური სწავლების მოდელების გამოყენებით, სისტემას შეუძლია სხვადასხვა პარამეტრებს შორის ფარული კავშირების იდენტიფიცირება.

„მაგალითად, ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ როდესაც გახსნილი ჟანგბადი და pH ოდნავ მცირდება, ხოლო გამტარობა სტაბილური რჩება, ეს ჩვეულებრივ მიუთითებს მიკრობული საზოგადოების ცვლილებებზე და არა უბრალო ჰიპოქსიაზე“, - განმარტა მონაცემთა ანალიტიკოსმა ალგორითმის ინტერფეისის ჩვენებით. „ადრეული გაფრთხილების ეს შესაძლებლობა სრულიად შეუძლებელია ტრადიციული ერთპარამეტრიანი მონიტორინგით“.

4: ეკონომიკური სარგებელი და მასშტაბირების ანალიზი

ინვესტიციის ანაზღაურების მონაცემები

• სენსორული სისტემის საწყისი ინვესტიცია: დაახლოებით $80,000–100,000 აშშ დოლარი
• წლიური შეღავათები:
  • თევზის სიკვდილიანობის შემცირება: 5%-დან 0.8%-მდე, რაც მნიშვნელოვან წლიურ დანაზოგს იწვევს.
  • საკვების კონვერსიის კოეფიციენტის გაუმჯობესება: 1.5-დან 1.8-მდე, რაც მნიშვნელოვან წლიურ დანაზოგს იძლევა საკვების ხარჯებზე.
  • ბოსტნეულის მოსავლიანობის ზრდა: საშუალოდ 35%-იანი ზრდა, რაც მნიშვნელოვან წლიურ დამატებულ ღირებულებას ქმნის.
  • შრომის ხარჯების შემცირება: მონიტორინგის შრომის ხარჯები 60%-ით შემცირდა, რაც წლიურ მნიშვნელოვან დანაზოგს იძლევა.
• ინვესტიციის ანაზღაურების პერიოდი: 12-18 თვე

მოდულური დიზაინი მხარს უჭერს მოქნილ გაფართოებას

სისტემა იყენებს მოდულური დიზაინის გამოყენებას, რაც მცირე ფერმებს საშუალებას აძლევს დაიწყონ ძირითადი კომპლექტით (გახსნილი ჟანგბადი + pH + ტემპერატურა) და თანდათანობით დაამატონ ამიაკის მონიტორინგი, მრავალზონიანი მონიტორინგი და სხვა მოდულები. ამჟამად, ეს ტექნოლოგიური გადაწყვეტა დანერგილია ათობით ფერმაში სხვადასხვა ქვეყანაში, რაც შესაფერისია ყველაფრისთვის, მცირე საყოფაცხოვრებო სისტემებიდან დაწყებული დიდი კომერციული ფერმებით დამთავრებული.

5: ინდუსტრიის გავლენა და მომავლის პერსპექტივა

სტანდარტების განვითარების ბიძგი

მოწინავე ფერმების პრაქტიკულ გამოცდილებაზე დაყრდნობით, მრავალი ქვეყნის სოფლის მეურნეობის დეპარტამენტები ავითარებენ ჭკვიანი აკვაპონიკური სისტემის ინდუსტრიულ სტანდარტებს, სადაც სენსორების სიზუსტე, შერჩევის სიხშირე და რეაგირების დრო ძირითად ინდიკატორებად იქცევა.

„სანდო სენსორული მონაცემები ზუსტი სოფლის მეურნეობის საფუძველია“, - თქვა ინდუსტრიის ექსპერტმა. „სტანდარტიზაცია მთელ ინდუსტრიაში ტექნოლოგიურ პროგრესს შეუწყობს ხელს“.

მომავალი განვითარების მიმართულებები

1. დაბალფასიანი სენსორების შემუშავება: ახალ მასალებზე დაფუძნებული დაბალფასიანი სენსორების კვლევა და შემუშავება, რომლის მიზანია სენსორის ბირთვის ღირებულების 60–70%-ით შემცირება.
2. ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების მოდელები: მეტეოროლოგიური მონაცემების, საბაზრო მონაცემებისა და ზრდის მოდელების ინტეგრირებით, მომავლის სისტემა არა მხოლოდ მიმდინარე პირობებს გააკონტროლებს, არამედ წყლის ხარისხის ცვლილებებსა და მოსავლიანობის რყევებს რამდენიმე დღით ადრეც იწინასწარმეტყველებს.
3. სრული ჯაჭვის მიკვლევადობის ინტეგრაცია: სასოფლო-სამეურნეო პროდუქციის თითოეულ პარტიას ექნება სრული „ზრდის გარემოს ჩანაწერი“. მომხმარებლებს შეუძლიათ QR კოდის სკანირება მთელი ზრდის პროცესის ძირითადი გარემოსდაცვითი მონაცემების სანახავად.

„წარმოიდგინეთ, რომ სასოფლო-სამეურნეო პროდუქტების შეძენისას, მათი ზრდის პროცესის ძირითადი გარემო პარამეტრების ჩანაწერების ნახვა შეგიძლიათ“, - წარმოიდგინა ტექნიკურმა ხელმძღვანელმა. „ეს დააწესებს ახალ სტანდარტს სურსათის უვნებლობისა და გამჭვირვალობისთვის“.

6. დასკვნა: სენსორებიდან მდგრადი მომავლისკენ

თანამედროვე ვერტიკალური ფერმის მართვის ცენტრში, დიდ ეკრანზე რეალურ დროში ასობით მონაცემი ციმციმებს, რაც მიკროეკოსისტემის სრულ სასიცოცხლო ციკლს ასახავს. აქ არ არსებობს ტრადიციული სოფლის მეურნეობის მიახლოებითი ან შეფასებითი მონაცემები, მხოლოდ მეცნიერულად მართული სიზუსტე ორ ათწილადამდე.„თითოეული სენსორი სისტემის თვალები და ყურებია“, - შეაჯამა ტექნიკურმა ექსპერტმა. „სოფლის მეურნეობას ნამდვილად არ ცვლის თავად სენსორები, არამედ ჩვენი უნარი, ვისწავლოთ ამ მონაცემების მიერ მოთხრობილი ისტორიების მოსმენა“.რადგან გლობალური მოსახლეობა იზრდება და კლიმატის ცვლილების ზეწოლა იზრდება, მონაცემებზე დაფუძნებული ზუსტი სოფლის მეურნეობის ეს მოდელი შესაძლოა მომავალი სურსათის უვნებლობის გასაღები იყოს. აკვაპონიკის ცირკულირებად წყლებში სენსორები ჩუმად წერენ ახალ თავს სოფლის მეურნეობისთვის - უფრო ჭკვიანურ, უფრო ეფექტურ და უფრო მდგრად მომავალს.მონაცემთა წყაროები: საერთაშორისო მოწინავე სასოფლო-სამეურნეო ტექნიკური ანგარიშები, სასოფლო-სამეურნეო კვლევითი ინსტიტუტების საჯარო მონაცემები, საერთაშორისო აკვაკულტურული ინჟინერიის საზოგადოების მასალები.ტექნიკური პარტნიორები: მრავალი უნივერსიტეტის გარემოსდაცვითი კვლევითი ინსტიტუტი, სენსორული ტექნოლოგიების კომპანიები, სოფლის მეურნეობის კვლევითი ინსტიტუტები.ინდუსტრიის სერთიფიკატები: საერთაშორისო კარგი სასოფლო-სამეურნეო პრაქტიკის სერტიფიცირება, ტესტირების ლაბორატორიის სერტიფიცირება

ჰეშთეგები:
#IoT#აკვაპონიკის მონიტორინგის სისტემა #აკვაპონიკა #წყლის ხარისხის მონიტორინგი #მდგრადი სოფლის მეურნეობა #ციფრული სოფლის მეურნეობის წყლის ხარისხის სენსორი

მეტისთვისწყლის სენსორიინფორმაცია,

გთხოვთ, დაუკავშირდეთ Honde Technology Co., LTD-ს.

WhatsApp: +86-15210548582

Email: info@hondetech.com

კომპანიის ვებსაიტი: www.hondetechco.com